Introduction to Bayesian Statistics [Statistical Rethinking]

Dozent/in:

Alexander Pastukhov

Angaben:

Seminar, 2 SWS, ECTS: 3

Termine:

Do, 12:00 - 14:00, MG2/01.09

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Some Bachelor level knowledge R is beneficial, but no prior knowledge beyond high school algebra is required. For Ba / Ma Psychology only!

Inhalt:

The purpose of this seminar, is to build your intuition and understanding of (Bayesian) statistics from ground up, starting with a concept of probability as counting, continuing to simple linear models and advancing to more complicated multilevel linear models. The linear models that we study underpin all classic statistical test: t-test, ANOVA, rm ANOVA, ANCOVA, MANOVA, Pearson correlation, etc. You will learn about their simple common structure, understand how to design such models by hand (much simpler than you think), and, most importantly how to interpret and evaluate these models (much harder than you think) using causal calculus tools and information criteria.

Learning Goals: In this seminar, you will learn how to build a statistical model from the ground up with the goal of being able to build a customized model for any statistical problem and analysis. After this course you will understand that a linear regression, a T-test, an ANOVA, or an ANOCOVA all refer to the same simple linear model that you can build yourself. The aim is to make sure that you will know exactly what your analysis does and why you are doing it in this way.

Course Method: This seminar assumes no prior knowledge on your part. We will start with a basic concept of probability-as-counting and proceed to understanding what statistical models are and how to build them. Over the course of the seminar, we will gradually move forward to more advanced topics learning how to identify spurious associations, infer causality, evaluate models, or perform power analysis. Forming a book club we will read "Statistical Rethinking" by Richard McElrath. It is an excellent introductory statistics book that explain even most intimidating topics very clearly, links all seemingly discrepant topics together, and has plenty of examples in R. We will read one chapter every week, practice build models, and discuss the topics and questions during the seminar.

Empfohlene Literatur:

"Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan" by Richard McElreath https://www.oreilly.com/library/view/statistical-rethinking/9781482253481/

Schlagwörter:

statistics, bayesian statistics

Praxis der Fragebogenkonstruktion (vhb) [Fragebogen]

Dozent/in:

Uwe C. Fischer

Angaben:

Seminar, 2 SWS, ECTS: 3, Online-Seminar über vhb vermittelt

Termine:

Zeit n.V., Online-Webinar
Online-Webinar

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Dieser Kurs ist ein Angebot der Virtuellen Hochschule Bayern (vhb) und der Universität Bamberg. Um ihn zu belegen, registrieren Sie sich bitte bei der vhb (http://www.vhb.org), die allen Studierenden in Bayern kostenfrei offen steht. Sobald Sie sich dort registriert haben, können Sie den Kurs (in der Rubrik "Schlüsselqualifikationen") belegen. Nach dieser Kursanmeldung erhalten Sie innerhalb weniger Tage eine Begrüßungsmail mit den Zugangsdaten und weiteren Informationen. Wenn Sie auch mehrere Werktage nach den Anmeldung noch nichts erhalten haben, kontrollieren Sie bitte Ihren Spam-Ordner. Studierende, die nicht an der Uni Bamberg immatrikuliert sind, müssen sich zur Nutzung noch an dieser Lernplattform (Virtueller Campus, das moodle der Uni Bamberg) einmalig registrieren. Seminarleistung: a) unbenoteter Teilnahmeschein (erfolgreiche Teilnahme): bestandener Wissenstest der bis ca. ein Monat vor Ende des Semesters eingereicht werden muss b) benoteter Schein: bestandener Wissenstest & eigenständig erstellter Online-Fragebogen, der benotet wird (Näheres dazu im VC). Bitte beachten Sie die Anmeldefristen der vhb und der Uni Bamberg; Kursanmeldung: 15.03.2024 00:00 Uhr bis 31.05.2024 23:59 Uhr Kursabmeldung: 15.03.2024 00:00 Uhr bis 31.05.2024 23:59 Uhr Kursbearbeitung / Kurslaufzeit: durchgehend (01.04. bis 15.09.) An-/Abmeldung zur dezentralen Prüfung: s. Angaben des Prüfungsamtes der Uni Bamberg

Inhalt:

Dieser Kurs will die Grundlagen vermitteln, um einen (nach wissenschaftlichen Kriterien) guten Fragebogen zu erstellen und damit verlässliche Daten zu erheben. Themen sind dabei nicht nur die Erstellung selbst, also wie formuliere ich Fragen und wie gestalte ich einen Fragebogen, sondern auch Aspekte des Datenschutzes, Grundlagen der Statistik und der Auswertung sowie die Erstellung eines Online-Fragebogens.